山东科技大学：不让一名毕业生在求职路上“掉队”******

　　山东科技大学实行“一人一档”“一人一策”精准帮扶——

　　不让一名毕业生在求职路上“掉队”

因为照顾生病的父母，山东科技大学土木工程专业毕业生兰松没有落实就业单位。与兰松结对的辅导员刘超，不仅不时嘘寒问暖与他保持联系，还把该生信息输入学校干部和教师掌握的“未就业毕业生平台”。前不久，土建学院党委副书记高静在中建八局第四建设有限公司访企拓岗时，发现该公司招聘要求与兰松就业需求很匹配，就向企业负责人重点推荐了他，很快就听到了兰松签约就业的好消息。

　　“全校为离校未就业毕业生建立就业工作台账，对他们开展‘结对’跟踪就业服务，重点推送就业岗位，直到学生签约。截至目前，已定向发布就业岗位1000余个。”山东科技大学就业指导中心主任王震说。

　　山东科技大学校长姚庆国表示，学校针对离校未就业、低收入家庭、单亲家庭、零就业家庭等特殊重点群体毕业生，开辟“就业创业绿色通道”，实行“一人一档”“一人一策”精准帮扶，及时、精准地为他们推送心仪的重点企业岗位信息，不让一名毕业生在求职路上“掉队”。

　　几天前，山东科技大学机电学院2023届毕业生马龙一大早便收到辅导员樊玉华发来的酒泉钢铁（集团）有限责任公司招录公告，并提醒他按照岗位需求优化简历，及时投递。

　　马龙家庭经济较为困难，这段时间，学校就业专属服务让他感觉幸福感“爆棚”，辅导员俨然成了他的就业顾问，常常为他“开小灶”单独辅导应聘技巧。

　　今年以来，在山东科技大学，像马龙一样的286名家庭贫困毕业生都有自己专属的就业指导教师。近年来，山东科技大学构建起学校、学院、专业“三位一体”就业帮扶体系，建立了“结对帮扶档案”，组建由专业教师、班主任、辅导员等组成的就业“红娘”队伍，组织专场招聘活动，帮助他们尽快实现就业。

　　“针对重点群体学生就业帮扶，我们更上心。”樊玉华表示，为结对学生定点推送岗位信息，已经成为全校200多名辅导员每天的工作习惯。

　　“感谢老师的指导和帮助，让我顺利通过了招聘单位的笔试和面试，找到了一份满意的工作。”应用物理学专业毕业生刘超博家庭经济较为困难，找到一份满意的工作、缓解家庭负担是他最大的心愿。在学校举办的人工智能专场双选会上，指导教师与他“并肩战斗”，帮助其成功获得一家国企的电气工程师岗位。

　　截至目前，今年该校举办毕业生专场招聘活动636场次，提供就业岗位4万余个。此外，学校还聚焦家庭经济困难学生面临的实际难题，打造网络面试间，创新“‘码’上就业+精准对接”的工作模式，为他们点亮就业路上的“绿灯”。

　　“大学生活动中心204活动室，成了我们的‘网络面试间’。”采矿工程专业毕业生兰皓回忆，接到线上面试通知时，担心自己的手机和宿舍环境不能满足面试要求，自己还有些发愁。“学校的‘网络面试间’解了燃眉之急，真切感受到学校就业服务的用心用情。”

　　“党的二十大报告提出实施就业优先战略，提出健全就业公共服务体系，完善重点群体就业支持体系，加强困难群体就业兜底帮扶。”党的二十大代表、山东科技大学党委书记罗公利告诉记者，近年来，学校不断出台面向困难学生群体的就业帮扶政策，采取一系列有力举措，及时为毕业生纾困解难。“下一步，学校将继续坚持摸排跟踪、岗位推送、指导服务和重点帮扶‘不断线’，让重点群体毕业生端稳就业饭碗。”（本报记者 孙军 特约通讯员 韩洪烁）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)